在Airflow中，可以使用on_failure_callback参数来定义一个回调函数，该函数会在任务失败时被调用。在这个回调函数中，你可以编写逻辑来重新运行任务。

下面是一个示例代码，展示了如何在任务失败时重新运行任务：

from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from datetime import datetime

def my_task():
    # 运行你的任务代码
    # 如果任务失败，抛出异常
    raise Exception("Task failed")

def retry_task(context):
    task_instance = context['task_instance']
    
    # 获取当前任务实例的重试次数
    retries = task_instance.retries
    
    # 如果重试次数小于设定的最大重试次数，则重新运行任务
    if retries < 3:
        task_instance.set_retry_state()
    else:
        # 如果达到最大重试次数，则任务失败
        task_instance.set_failed()
    
# 定义DAG
dag = DAG(
    'my_dag',
    description='A simple DAG',
    schedule_interval='@once',
    start_date=datetime(2022, 1, 1),
    catchup=False
)

# 定义任务
task = PythonOperator(
    task_id='my_task',
    python_callable=my_task,
    on_failure_callback=retry_task,
    dag=dag
)

# 设置任务依赖关系
task

在上面的示例中，我们定义了一个名为my_task的任务，它会抛出一个异常来模拟任务失败。然后，我们定义了一个名为retry_task的回调函数，它会被调用当任务失败时。在回调函数中，我们通过context参数获取任务实例，并判断重试次数是否小于3。如果是，我们调用set_retry_state()方法来重新运行任务；否则，我们调用set_failed()方法来标记任务为失败。

最后，我们将任务和DAG的依赖关系设置好，任务会在DAG中被调度和运行。每当任务失败时，回调函数会被触发，根据重试次数来决定是否重新运行任务。